import unittest
import psycopg2
import pandas as pd

class TestPostgresQuery(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.connection = psycopg2.connect(
            host="localhost",
            user="agent",
            password="qwerty",
            dbname="testdb",
            sslmode="disable"
        )
        cls.cursor = cls.connection.cursor()

    def test_columns_and_order(self):
        """Check that the query selects id, name, population in this exact order."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        expected_columns = ["id", "name", "population"]
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects columns id, name, population in the correct order.",
            f"Query does not select columns in the correct order. Found: {columns}"
        )

    def test_all_rows_present(self):
        """Check that the query returns all rows from the country table and correct values for the columns."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        # Get expected result using the correct query
        solution_query = "SELECT id, name, population FROM country;"
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        self.cursor.execute(query)
        result_rows = self.cursor.fetchall()
        # Convert both to sets for order-insensitive comparison
        expected_set = set(expected_rows)
        result_set = set(result_rows)
        condition = expected_set == result_set and len(result_rows) == len(expected_rows)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns all expected rows and values for id, name, population.",
            f"Returned rows do not match expected rows.\\nExpected: {expected_rows}\\nGot: {result_rows}"
        )

    def test_only_three_columns(self):
        """Ensure that only three columns are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        condition = len(columns) == 3
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns exactly three columns.",
            f"Query should return 3 columns, but returned {len(columns)} columns: {columns}"
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*([,:?])\s*", r"\1 ", text)
    return text.strip()

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_solution.py

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このセクションでは、ORDER BY句を使用してクエリによって返されたデータをどのように整理し、優先順位を付けるかを学びます。SELECT文の末尾に配置されるこの句は、1つまたは複数の列で結果を昇順または降順に並べ替えることができ、より意味のある、解釈しやすいデータ出力を可能にします。

このセクションでは、SELECT文のWHERE句を使用して返されるデータをフィルタリングする方法を学習します。等価性、不等価性、値の範囲による大小比較、NULL値のテスト方法について学びます。

このセクションでは、WHERE句をANDおよびOR演算子と組み合わせて検索条件を絞り込む方法について学びます。また、NOT演算子を使用して特定の結果を除外する方法についても説明します。

このセクションでは、SQLの集約関数とは何か、そしてそれらを使用してテーブルデータを要約する方法について学びます。

チャレンジ：国名、ID、人口を検索する

解答